デシジョンツリー

この記事では、デシジョン ツリーとは何か、またその用途について説明します。さらに、デシジョン ツリーの作成方法と段階的に解決される演習も示します。最後に、デシジョン ツリーを使用する利点と欠点を確認できます。

決定木とは何ですか?

デシジョン ツリーは、行う必要がある意思決定、発生する可能性のあるさまざまなシナリオ、および考えられるすべての結果を表す図です。したがって、デシジョン ツリーは、考えられるいくつかのシナリオを考慮する必要がある意思決定補助として機能します。

デシジョン ツリーは、各選択肢の考えられるすべての結果と、各決定によってどのような結果が得られるかを視覚化できるため、意思決定を行うための非常に便利なツールです。

このため、デシジョン ツリーは、経済的意思決定の分析で広く使用される図の一種です。これにより、考えられる各シナリオで発生する可能性のある経済的コストや期待される利益をグラフで表現できるからです。

通常、意思決定が行われるときは常に、いくつかのシナリオが考えられます。したがって、デシジョン ツリーを使用すると、考えられるすべてのシナリオがどのようなものであるか、およびそれぞれのシナリオが実現する可能性がどの程度あるのかを全体的に確認できるため、各決定がどれほどリスクがあるかを知ることができます。

デシジョン ツリーは樹形図とは異なりますが、名前は似ており、実際にはいくつかの特徴を共有していることに注意してください。デシジョン ツリーとは何か、またデシジョン ツリーとの違いを確認するには、ここをクリックしてください。

デシジョンツリーの要素

デシジョン ツリーは次の要素で構成されます。

• 決定ノード (□) : 行わなければならない決定に対応します。決定木では四角形で表されます。
• 確率ノード (○) – 複数のシナリオが発生する可能性があることを象徴し、確率ノードから出てくる各分岐は異なるシナリオを表します。ディシジョンツリーでは空の円で描画されます。
• 最終ノード (△) : 結果を表すため、分岐がないため簡単に識別できます。デシジョン ツリーでは、それらは三角形で表されます。

デシジョンツリーの作り方

デシジョン ツリーを作成するには、次の手順に従う必要があります。

1. 主な決定を表現する: 決定ツリーを作成する最初のステップは、行う必要がある最初の決定を図上で表現することです。これを行うには、決定可能な選択肢ごとに正方形とその正方形から出る矢印を描くだけです。
2. ノードの追加: 前のステップで描画した各分岐に、決定ノードと確率ノードを追加して決定ツリーを展開します。
3. 結果へのアクセス: 各ブランチが最終ノードまたは結果に到達するまで、決定ノードと確率ノードを追加し続けます。すべてのパスが結果につながると、デシジョン ツリーが完成したことになります。
4. 意思決定を行う: ディシジョン ツリーが完成したら、それを分析し、何をするのが最善かを決定します。

デシジョン ツリーは決定を提供するものではなく、決定を支援するだけであることに注意してください。最終的な決定はあなた自身が行う必要があります。以下では、デシジョン ツリーを使用して、考えられるさまざまなシナリオを分析し、最適な決定を下す方法を説明します。

決定木の例

決定木の定義とそれがどのように達成されるかについての理論を見た後、概念を完全に理解するために具体的な例を見ていきます。

ある企業は今後 5 年間に生産能力を拡大する予定です。現在の成長率は良好ですが、最終的に経済が軌道に乗り始めると判明すれば、大幅に成長する可能性があると推定されています（その確率は40％と推定されています）。

オプションは、以前と同様に続行するか、より広い場所に移動するか、現在の場所を拡張するかです。初年度は様子を見て、成長があれば拡大を進めるという手もあるだろう。それぞれのケースで得られる経済的メリットは次のとおりです。

• 移行：
  • 大幅な成長: 800,000 ドル
  • 低成長: 100,000ドル
• 拡大：
  • 大幅な成長: 800,000 ドル
  • 低成長: 100,000ドル
• 何もしないでください:
  • 力強い成長 + 拡大 2 年目: 500,000 ドル
  • 力強い成長 + 何もしない: 450,000 ドル
  • 低成長: 40万ドル

問題ステートメントから得られるすべての情報に基づいて、下すべき決定、考慮される複数のシナリオ、および考えられるすべての結果をデシジョン ツリーで表すことができます。

したがって、このケースの決定木は次のようになります。

デシジョン ツリーを確立したので、次はそれを分析して最終的な決定を下します。次のセクションでは、決定を決定するために使用できるさまざまな基準を示します。

デシジョンツリーの意思決定基準

デシジョン ツリーを使用してどの決定を下すかを決定するための主な基準は、悲観的基準、楽観的基準、数学的期待基準の 3 つです。以下では、それぞれがどのような構成になっているかを見ていきます。

悲観的な基準

悲観的または保守的な基準は、考えられる最悪のシナリオが発生することを示します。したがって、この基準では、シナリオが考慮されたすべてのシナリオの中で最も否定的な場合に、最良の結果をもたらすオプションが選択されます。

上記の例に従う場合、悲観的な基準を使用すると、会社の成長が低い場合により多くの利益 (40 万ドル) が得られるため、何もせずに以前と同様に続行することを決定することになります。

悲観的な基準を使用することで、最低の結果が保証されます。この場合、それは 400,000 ドルです。したがって、最終的に幸運に恵まれ、より良いシナリオが実現すれば、より良い結果が得られるでしょう。しかし、いかなる場合でも、より悪い結果が得られることはありません。

この基準を使用する場合、将来のシナリオが否定的であると考える場合でも、この悲観的なシナリオでより良い結果が得られるオプションを論理的に選択する必要があることに留意してください。最悪の結果をもたらすオプションを選択するのは間違いです。私たちは自分のコントロールの範囲内ですべてを最大限に活用する必要があります。

楽観的な基準

楽観的な基準では、発生するシナリオは可能な限り最良のものであると規定されています。したがって、この基準を使用する場合は、シナリオが良好な場合により良い結果が得られるオプションを選択します。

前の例に従って、会社の成長が好調な場合、特に会社の利益が 80 万ドルになる場合、より良い結果が得られるため、会社を移転することを決定します。

楽観的な基準を使用して決定すると、結果は非常に良好になる可能性がありますが、シナリオが最終的に不利になる場合は、通常、非常に悪い結果が得られます。

数学的期待値テスト

この基準は、より高い結果が得られる選択肢が選択されるように、すべての選択肢の数学的期待値を計算することで構成されます。

記事のように、何もせず会社を放置するのが最も期待値が高い選択肢なので選択すべきです。高い（44万ドル）。

この基準は、決定プロセスを数回繰り返す必要がある場合に非常に役立ちます。そうすれば、数学的期待により平均して最良の決定が得られるからです。ただし、決定が 1 回だけ行われる場合、これは最も適切な基準ではない可能性があります。

デシジョン ツリー以外のデシジョン マトリックスなどの他のデシジョン ツールも使用できることに注意してください。意思決定マトリックスは、さまざまな基準に従って行われる意思決定を評価するのに非常に実用的です。これがどのように行われるかを確認するには、次のリンクをクリックしてください。

デシジョンツリーの長所と短所

アドバンテージ：

• 決定木は理解しやすいです。
• デシジョン ツリーを使用すると、考えられるすべてのシナリオと、各シナリオで期待される結果をグローバルに視覚化できます。
• このタイプの図は、作成にそれほど時間がかからず、すぐに完成するため、非常に効果的です。
• 結果に新しいアイデアやシナリオを追加して、柔軟な図にすることもできます。
• 最後に、デシジョン ツリーは他のデシジョン ツールと簡単に組み合わせることができます。

短所:

• デシジョン ツリーに多くのデシジョン ノードや考えられるシナリオが含まれている場合、デシジョン ツリーは複雑な図になる可能性があります。
• 多くの場合、各シナリオが発生する確率は正確に決定できないため、不正確になる可能性があります。
• デシジョン ツリーは単なる意思決定ツールですが、最終的な決定は誰かが行う必要があります。